[发明专利]空间数据搜索结果的聚类和查询的方法及系统

权利要求书

1.一种空间数据搜索结果的聚类和查询方法，其特征在于，包括：

获取选定区域范围内目标的位置数据集合；

采用聚类算法将所述位置数据集合进行划分，为所述位置数据集合构建树，所述树的每个结点包括距离相近的若干个位置数据或子结点；

根据用户输入在所述选定区域范围内建立查询矩形，并指定返回的结点的数量范围；

从所述树的根结点开始查询，若当前结点的最小边界矩形与所述查询矩形有重叠，则向该结点的子结点遍历，直至所述查询区域内各层的结点数满足指定的所述数量范围，其中，所述查询采用广度优先的查询方法：记录所述树的根结点的深度为0，插入一个先进先出的队列并记录队列中该深度对应的结点的计数，取出队列头部第一个结点，若结点的最小边界矩形对应的空间范围与查询矩形有重合，则根据结点的指向往下一层子结点遍历，将最小边界矩形跟查询矩形有重合的子结点的深度记录为当前结点的深度加一，依次插入到队列中，同时更新队列中该深度对应的结点的计数，循环处理直到队列中最大深度对应的结点的计数达到或超过指定的所述数量范围。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结点及其包含的位置数据总和显示于该结点的包含的若干个位置数据或子结点的最小边界矩形的中心位置处。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述树的根结点之外的所有结点的子结点数目范围为m至M，m＝M/2；所述树的根结点个数小于m。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，为所述位置数据集合构建树之后还包括：插入新的位置数据至所述树，其步骤包括：

找出与所述新的位置数据相似度最高的叶子结点；

如果该叶子结点的子结点的个数小于M，则所述新的位置数据直接插入该叶子结点，调整该叶子结点的最小边界矩形，并结束；

如果该叶子结点的子结点的个数等于M，则将该叶子结点分裂成两个叶子结点，并对分裂后的两个叶子节点沿着父结点进行树形调整。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果该叶子结点的子结点的数目等于M，则将该叶子结点分裂为两个叶子结点的步骤包括：

在该叶子结点的所有子结点中选取相互距离最远的两个作为种子，所述两个种子分别代表两个分组；

更新所述两个分组的几何中心；

遍历该叶子结点的剩余待分类子结点，比较每个剩余待分类子结点与所述两个分组的几何中心的距离，将剩余待分类子结点归入距离几何中心比较近的一个分组；

重复上述更新、遍历的步骤，直到该叶子结点的分布不再发生变化，所述两个分组最终形成两个叶子节点。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对分裂后的两个叶子节点沿着父结点进行树形调整的步骤包括：

如果分裂前的叶子结点是根结点，则分裂后的两个叶子结点均为根结点，更新两个根结点的最小边界矩形；

如果分裂前的叶子结点不是根结点，调整该叶子结点的父结点指向该叶子结点的条目的最小边界矩形，并且在该父结点中插入一个指向分裂后的叶子结点的条目，并更新该条目的最小边界矩形；

当该父结点插入一个指向分裂后的叶子结点的条目之后，如果该父结点的子结点个数超过M，则将该父节点分裂成两个结点，并对分裂后的两个节点沿着父结点进行树形调整。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述树为R树。